You read my mind: Generating and minimizing intention uncertainty under different social contexts in a two-player online game.
Notice bibliographique
Résumé
= 48 dyads) completed a two-player online card game, where the goal was to collect cards with a certain feature (e.g., triangles), with participant cursor movements projected to both players. Participants played six games, three cooperatively and three competitively (Social Decision Context). Points were awarded for two decisions: collecting a card matching one's goal (ability to achieve personal goal) and correctly guessing the other player's goal (ability to guess intention). Data revealed: (a) Card scores did not vary with Social Decision Context, (b) Guess scores did vary with Social Decision Context, with more correct guesses when cooperating compared to competing, and (c) Mouse trajectories (durations and mouse distance traveled) decreased when cooperating compared to competing. These results indicate that better guessing during cooperative play is not due to explicit communication (i.e., circling desired cards), but may be due to increased speed and confidence when making decisions in a cooperative context. Additionally, participants could be actively hiding their intention in a competitive context. Thus, social uncertainty when reading another's intentions is both adaptive-affected by the prescribed social context, and automatic-indirectly inferred from the way another moves their mouse when acting with intention. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».